[发明专利]一种基于现场数据量的设备故障率评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于现场数据量的设备故障率评估方法及系统，属于电力设备状态评估技术领域。本发明方法，包括：确定目标设备的状态量对应的故障模式，及确定整体设备的状态量现场实测数值的概率分布密度函数f_CA(x)；确定故障设备的状态量现场实测数值的概率分布密度函数f_CB(x)；根据整体设备状态量数值的概率分布密度函数f_CA(x)和故障设备状态量数值的概率分布密度函数f_CB(x)，确定与该状态量对应的故障阈值的概率分布密度函数f_D(y,μ,σ²)的形式并求解该函数的期望值μ及方差σ²；利用某一设备个体的状态量的当前数值和故障阈值的概率密度分布函数，计算该设备个体的故障率。

技术领域

本发明涉及电力设备状态评估技术领域，并且更具体地，涉及一种基于现场数据量的设备故障率评估方法及系统。

背景技术

输变电设备的健康状态对电网的安全运行至关重要，健康状态不良的电力设备将严重威胁电网的安全运行水平，甚至引发电网事故。如何对电力设备质量进行精确评价，及时发现电力设备的潜在缺陷、避免意外事故发生、最大限度地提高设备的可用率、延长设备的使用寿命，已成为电力行业的重要课题。

目前，对于设备状态的评价，主要集中在对设备当前状态的评价，进而根据当前状态评价结果采取相应的维修策略。目前的电力设备检修工作，所遵循的状态评价导则是通过量化反映设备运行状况的直接现象或者由试验手段得到的间接参量，并与导则或规程中的注意值进行对比，最终通过预设的评分模型得出评价结果。例如，《Q/GDW 169-2008油浸式变压器(电抗器)状态评价导则》中，将变压器的状态分成了正常状态、注意状态、异常状态、严重状态等四种状态，并且规定了如何通过变压器当前多种状态参数的具体数值进行扣分，进而根据变压器的状态扣分值来评判变压器当前状态。

目前普遍用于现场这种设备状态评价体系，存在下列主要不足：

1)利用扣分值来表征设备状态。扣分值的大小取决于设备状态量所对应的故障模式的重要度、状态量的数值与诊断阈值之间的相对大小；扣分值的选择采取了分级方式(即，按照设备状态量劣化的严重程度粗略划分成了正常、I级、II级、III级、IV级)，不够细致准确；

2)设备状态量劣化的严重程度划分标准和诊断阈值，也是以相关的标准、规范为依据，这些标准中的大部分诊断阈值来自专家经验，不够准确，缺乏基于设备实际数据数理统计结果的诊断判据；

3)现行标准中，利用扣分值表征设备状态，扣分值的物理意义不够确切，不同状态量所造成的扣分值之间的等效性不够显著，造成基于扣分值的设备状态评价结果不够准确。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种基于现场数据量的设备故障率评估方法，包括：

针对状态量与设备的某一故障模式相关，而且状态量的现场实测数据越大，设备发生所述故障的概率越大的一类目标设备，确定目标设备的状态量对应的故障模式，及确定整体设备的状态量现场实测数值的概率分布密度函数f_CA(x)；

确定故障设备的状态量现场实测数值的概率分布密度函数f_CB(x)；

根据整体设备状态量数值的概率分布密度函数f_CA(x)和故障设备状态量数值的概率分布密度函数f_CB(x)，确定与该状态量对应的故障阈值的概率分布密度函数f_D(y,μ,σ²)的形式并求解该函数的期望值μ及方差σ²；

利用某一设备个体的状态量的当前数值和故障阈值的概率密度分布函数，计算该设备个体的故障率。

可选的，故障阈值与状态量具有同一量纲。